重构data.frame列值 [英] refactor data.frame column values

问题描述

对不起，如果这是一个noob的问题。
我需要帮助如何循环我的数据框。这是一个示例数据。

  a<  -  c （10:29）; 
 b <-C（40:59）; 
 e<  -  rep（1,20）; 
 test<  -  data.frame（a，b，e）
  

我需要对于

的列a列中的值使用以下条件操纵列e：

a< = 15，e= 1，

a> 15& < 20，e= 2

a> 20& < 25，e= 3

a> 25& < 30，e= 4等等看起来像这样

  result<  -  cbind（a，b，rep 1：4，each = 5））
  

我的实际数据框架超过100k长。如果你可以在这里排序我，会很棒。

解决方案

  data.frame ，b，e =（1：4）[cut（a，c（-Inf，15,20,25,30））]）
  

更新：

Greg's 注释提供了一个更直接的解决方案，无需通过子集化整数向量，其中一个因子从 cut 返回。

  data.frame（a，b，e = findInterval（a，c（-Inf，15，20，25，30））） 
  

Sorry guys if this is a noob question. I need help on how to loop over my dataframe.Here is a sample data.

a <- c(10:29);
b <- c(40:59);
e <- rep(1,20);
test <- data.frame(a,b,e)

I need to manipulate column "e" using the following criteria for values in column "a"

for all values of

"a" <= 15, "e" = 1,

"a" > 15 & < 20, "e" = 2

"a" > 20 & < 25, "e" = 3

"a" > 25 & < 30, "e" = 4 and so on to look like this

result <- cbind(a,b,rep(1:4, each=5))

My actual data frame is over 100k long. Would be great if you could sort me out here.

解决方案

data.frame(a, b, e=(1:4)[cut(a, c(-Inf, 15, 20, 25, 30))])

Update:

Greg's comment provides a more direct solution without the need to go via subsetting an integer vector with a factor returned from cut.

data.frame(a, b, e=findInterval(a, c(-Inf, 15, 20, 25, 30)))

这篇关于重构data.frame列值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！